De acuerdo con un estudio de la Universidad Amherst de Massachussets (Estados Unidos), crear  la red neuronal esencial para una inteligencia artificial genera hasta 284 toneladas de dióxido de carbono. Esto es cinco veces más que lo que genera un automóvil moderno, destacaron los investigadores en su documento de resultados, publicado por la Universidad de Cornell.

La investigación se centró específicamente en modelos neuronales que utilizan procesamiento natural del lenguaje (NLP, por sus siglas en inglés), una tecnología creada para enseñarles a las máquinas a interpretar y analizar el habla humana. Esta es usada en traductores, asistentes de voz, controles y comandos de voz, análisis de textos, etc.

El equipo de científicos tomó cuatro sistemas de inteligencia artificial y midió la energía que consumían durante un día. Este número fue multiplicado por el tiempo que tomó entrenar o educar a la red neuronal, según información que les fue proporcionada por los mismos creadores de cada sistema.

NAS, la tecnología que más contaminación genera

NAS es la sigla en inglés de ‘búsqueda de arquitectura neuronal’, una tecnología usada para el procesamiento natural del lenguaje que se basa en prueba y error. Esta es la tecnología más usada para entrenar redes neuronales y también la que más contaminación genera, explica el portal Popular Mechanics.

Por último, el portal Popular Mechanics asegura que el estudio no tiene en cuenta lo que sucede cuando una inteligencia artificial es entrenada y trabaja desde la nube. Eso supone mayor eficiencia de energía.

Imagen: ipopba y Toltemara (Vía iStock).